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人工智能也称机器智能，是计算机科学的组成部分，主要研究程序如何能够像人一样的思考和决策，是对人类智能的拓展及延伸。目前，人工智能领域蓬勃发展，研究人员在理论分析、推导验证、技术研究、开发实践与具体应用等方面都投入了大量的时间和精力，并取得了显著的成绩。例如，自然语言处理系统、图像处理系统、语音系统等的研究和开发。在科技领域，人工智能迅猛发展并带来了日新月异的变化。如今，人工智能已经成为科研领域中令人瞩目的焦点。
2016年1月，DeepMind公司开发的AlphaGo打败了欧洲围棋冠军。同年3月，AlphaGo以4比1的成绩战胜韩国顶级专业选手李世石。2017年5月，在中国乌镇围棋峰会上，AlphaGo与当时排名世界第一的围棋选手柯洁对战，以3比0的比分获胜。这场人机巅峰对决标志着人工智能已经发展到比较先进的阶段，不仅吸引了社会各界的目光，而且激起了一场关于人工智能的全民大讨论，人们对AlphaGo和人工智能的原理充满了好奇。
AlphaGo是一种围棋人工智能程序，其主要原理是深度学习算法。深度学习是指多层的人工神经网络和训练它的方法。今天许多流行的人工智能程序都使用人工神经网络来模拟简单的互相连接单元组成的网络，就像是人脑中的神经元。人工神经网络通过程序输入的数据来学习经验，从而调整单元之间的连接。人工智能看似简单的原理在实际应用中存在很多困难。例如，计算机由图像来识别物体是十分困难的，前期需要通过海量数据进行训练，使程序具备感知和判断能力，而人类进行图像识别时可以利用感知器官和大脑来协调工作。
人工智能影响广泛，在很多领域都进行着大量的研究、实践和应用。人工智能研究的主要内容包括知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人等方面。
人工智能有许多重要的算法，不同领域应用的算法各不相同。常见的基础机器学习算法包括逻辑回归、决策树、随机森林、聚类分析等。而在实际应用领域更常见的是深度学习算法，基础的深度学习算法包括卷积神经网络和递归神经网络。由此衍生出很多应用型的算法，如图像分类领域的VGG算法和ResNet算法，以及目标检测领域的SSD算法和RCNN算法等。在本书介绍的诸多算法中，最重要的算法是卷积神经网络。卷积神经网络包含输入层、输出层和隐含层，它可以通过一些方法，将稀疏的图像数据矩阵进行降维，再利用降维后的数据进行训练，所以卷积神经网络擅长处理稀疏矩阵。通过卷积神经网络降维后的数据所包含的信息密度大，易于分析，更容易得到准确度高的模型。对于程序而言，图像是一种多维数据，将图像输入卷积神经网络，并经过隐含层的降维、特征提取得到压缩后的数据，利用降维数据进行训练，卷积神经网络将每个图像与其相应的标签相互映射，相当于对图像进行分类。除此之外，卷积神经网络在语音识别、机器翻译和文本分类等领域也有广泛的应用。
人工智能具有广阔的应用前景，人们正在考虑利用程序和机器人结合实现许多程序化的操作，目前“AI+”模式已经成为发展的主流，各大公司都在研究人工智能的实践和落地。下面简要介绍人工智能在几个热点领域的应用，本书将在后续章节中进行详细的介绍。
（一）自动驾驶领域
自动驾驶技术是目前智慧城市概念中发展最为迅猛的技术，各大公司正在进行自动驾驶技术的落地实验。此外，智能交通系统也是目前研究的热点，应用最广泛的国家是日本，其次是美国、欧洲等国家和地区。智能交通系统在我国的应用主要是对交通方面的车辆流量、行车速度进行采集和分析，从而对交通情况实施监控和调度，提高道路通行能力。大众、宝马、苹果、谷歌等知名汽车厂商和科技企业近年来都相继着手研究依托于人工智能“黑科技”的自动驾驶汽车。国内的百度、小马智行、Momenta等公司也正在集中力量利用深度学习研究环境感知、高精度语义地图、驾驶决策等核心技术。
（二）智能家居领域
智能家居基于物联网技术，通过智能硬件、软件系统及云计算平台构成一个完整的家居生态圈。用户可以远程控制设备（如智能音箱、扫地机器人等），设备之间可以互联互通。智能家居的上述特点是它进入家居市场的一个爆发点。让用户初步了解智能家居，逐步渗透，最终使用户接受安全、可靠、智能、便捷的智能家居环境。智能家居也可以理解为家居的智能化，利用网络通信技术、安全防范技术、自动控制技术、音视频技术等多种技术对家居设备进行改造，把家居设备和设施集成在一起，构建高效的家庭日程事务管理系统，提升家居生活的安全性和便利性。
由于智能家居的存在，在日常生活中就好像有一个隐形的助手，不仅可以照顾我们的生活起居，还能够营造舒适自然的生活环境。智能家居单品主要包括与人身安全相关的视频监控、智能门锁，与健康相关的手环、智能体重秤，与节能环保相关的智能开关、智能家电，以及与游戏娱乐相关的产品。虽然整体智能家居还没有投入市场，但是现阶段这些单品已经为我们的生活创造了智能且便利的环境。
（三）零售领域
无人超市（从选购到付款只需顾客独自完成的无营业员超市）目前是零售领域的热点研究方向。由于不断上涨的人力成本和房租，使便利店盈利成为一个难题，随着物联网、人脸识别技术、移动支付技术的准确性和安全性的提高，为无人超市提供了技术保障，无人超市将会得到快速发展。目前，在一线城市已经可以看到无人超市的身影，如便利蜂、京东无人超市等。图普科技则将人工智能技术应用于客流统计，通过人脸识别客流统计功能，门店可以从性别、年龄、表情、新老顾客、滞留时长等多个维度建立到店客流的用户画像，为调整运营策略提供数据基础，帮助门店运营从匹配真实到店客流的角度提升转换率。所以，利用好人工智能才能让零售业在快速变化的科技时代获取新的突破。从无人超市的应用方面进行延伸考虑，智能供应链、客流统计、无人仓库等都是人工智能的热点研究方向。
（四）其他领域
除了上述应用领域之外，人工智能在医疗领域、物流领域和安防领域也有广泛的应用。国内的各大公司也在积极研发这些热点技术。
目前，垂直领域的图像算法和自然语言处理技术能够基本满足医疗行业的需求，市场上出现了众多技术服务商。例如，提供智能医学影像技术的德尚韵兴，研发人工智能细胞识别医学诊断系统的智微信科，提供智能辅助诊断服务平台的若水医疗，统计及处理医疗数据的易通天下等。尽管人工智能在辅助诊疗、疾病预测、医疗影像辅助诊断、药物开发等方面发挥着重要的作用，但由于各医院之间医学影像数据、电子病历等具有保密性，以及人工智能企业与医院之间合作的不完全透明等问题的存在，导致人工智能技术在医疗领域不能大显身手，限制了人工智能技术在该领域的研究和发挥。
物流领域通过利用智能搜索、推理规划、计算机视觉及智能机器人等技术，在运输、仓储、配送、装卸等流程上已经进行了自动化改造，基本能够实现无人操作。例如，利用大数据对商品进行智能配送规划，优化配置物流供给、需求匹配、物流资源等。目前，物流领域大部分人力分布在“最后一公里”的配送环节，京东、苏宁、菜鸟等企业争先研发无人车、无人机，力求抢占市场先机。
安防领域的发展经历了4个阶段，分别为模拟监控、数字监控、网络高清监控和智能监控。每一次行业变革都得益于算法、芯片和零部件的技术创新，以及由此带动的成本下降。因而，产业链上游的技术创新与成本控制成为安防领域中监控系统功能升级、产业规模增长的关键，也成为产业可持续发展的重要基础。
目前，随着国内科技、制造等领域的巨头公司纷纷布局加入，人工智能的规模进一步扩大，部分核心技术实现重要突破，中国有望实现弯道超车。未来是人工智能的时代，而未来的市场属于能够把握人工智能的企业。
随着互联网的快速发展，人工智能已经对社会产生了颠覆性的影响。不仅是中国，美国、日本等国家也高度重视人工智能对未来科技和产业竞争的影响，各国政府积极布局发展人工智能。
2018年1月，美国小胡佛委员会（the Little Hoover Commission）召开人工智能对经济和劳动市场的影响大会，华盛顿信息技术和创新基金会主席罗伯特·阿特金森（Robert D. Atkinson）发表讲话，提出各国普遍处于人工智能的恐慌上升期，并从其应用范围、技术发展等方面剖析了造成恐慌的原因。其中，失业作为人工智能引发的最大恐慌正在逐渐蔓延。人们到国外旅行时，只需要下载翻译软件就可以进行交流；在火车站验票时，人脸识别技术避免了人工查验的烦琐；通过人工智能的图像识别技术，让识别癌细胞变得更加容易……人工智能技术渗透到各行各业，对各行业的发展和就业结构产生了一定的影响。
人工智能对社会的影响将造成两种状态的失业：一种是结构性失业，另一种是全面性失业。结构性失业是指在人工智能的冲击下，某些行业将在短期内面临结构性挑战，甚至存在被替代的可能。这种冲击的对象首先是专业化、程序化程度较高的行业或职业，如传统的翻译业。全面性失业则侧重强调受到人工智能冲击的覆盖面。从医药、金融、城市建设到文学艺术，人工智能涉及各行各业，即使是艺术创作领域，人们也在利用算法研究创作的规律。例如，通过输入名字来让程序吟诗作赋、利用图像迁移技术来实现图像风格迁移等。
但是对人工智能不了解的人们只从这场变革中看到风险，却没有从中看到机遇。人们习惯于原来的安逸生活，对眼下的变革不知该如何应对，人工智能造成失业的这种观点不仅夸大了技术发展对就业的影响程度，而且忽略了技术发展创造新就业机会的能力，从而造成人们的过度恐慌。当前的技术不会无限呈指数级增长。数十年来，技术创新的发展速度一直在下降，如今在各领域开展技术创新要比半个世纪前开展技术创新困难得多，并且今后可能会变得更加困难。“人工智能会造成失业”的支持者们夸大了人工智能技术替代职业的程度。实际上，目前人工智能所能够支持的任务是一些较为单一的简单工作，如火车站利用人脸识别技术验票。一些比较复杂的工作还需要更多的技术支撑和更加完善的程序；某些任务实现自动化流程，需要改变原来的设计，并在自动化程序上确保人工智能程序可以正常运转。同时可以窥见，虽然直观上人工智能减少了某些岗位的需求，但却引起了其他职位的需求。所以，人工智能并不是完全消除了就业机会，而是重新定义了某个工作岗位和机会，从而创造更高的劳动价值。
我们应该正确看待人工智能引发的“失业恐慌”。加快人工智能技术的研发，企业需要加强对其应用的管理，国家也需要制定相关的法规，培养更多的人工智能方向的高端人才，来适应科技的发展，积极应对人工智能带来的社会变革。虽然人工智能不会造成大规模的失业，但是那些重复性、简单化、流程化的工作岗位将会不可避免地被取代。所以从个人的角度来讲，应该对自身的工作性质有清晰的认识；从国家和企业的角度来讲，需要为工作人员提供必要的知识和技能培训，以适应未来高端岗位的要求，积极应对社会变革。